一直对np的线性运算不太清晰,正好上课讲到了,做一个笔记整个理解一下
1.向量和矩阵
在numpy中,一重方括号表示的是向量vector,vector没有行列的概念。二重方括号表示矩阵matrix,有行列。
代码显示如下:
import numpy as np
a=np.array([1,2,3])
a.shape
#(3,)
b=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
b.shape
#(2, 3)
c=np.array([[1],[2],[3]])
c.shape
#(3, 1)
即使[1,2,3]、[[1,2,3]]看起来内容一样 使用过程中也会有完全不一样的变化。下面以向量乘法为例解释。
2.向量和向量乘法
1.* 对应对应位置相乘
普通的*:在numpy里表示普通的对应位置相乘,注意相乘的两个向量、矩阵要保证维数相同
a1=np.array([1,2,3])
a2=np.array([1,2,3])
a1*a2
#array([1, 4, 9])
b1=np.array([[1,2,3]])
b2=np.array([[1,2,3]])
b1*b2
#array([[1, 4, 9]])
b1=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
b2=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
b1*b2
# array([[ 1, 4, 9],
# [ 9, 16, 25]])
2.广播机制
如果单纯出现维数对不上,python会报error
b1=np.array([[1,2]])
b2=np.array([[1,2,3]])
b1*b2
#operands could not be broadcast together with shapes (1,2) (1,3)
但是,还有一种情况会出现乘出来一个好大的矩阵,这个情况常出现在无意之中把行、列的数字搞反的情况下。被称为广播机制,需要两个乘子都有一个维数是1,如果是对不上且不为1就会报错
Numpy中的广播机制,你确定正确理解了吗? - 腾讯云开发者社区-腾讯云
在普通的对应位置相乘,会出现
a1=np.array([1,2,3])
a3=np.array([[1],[2],[3]])
a1*a3#broadcast together
# array([[1, 2, 3],
# [2, 4, 6],
# [3, 6, 9]])
倒过来也会出现
a1=np.array([1,2,3])
a3=np.array([[1],[2],[3]])
a3*a1#broadcast together
# array([[1, 2, 3],
# [2, 4, 6],
# [3, 6, 9]])
3.向量点乘np.dot
必须要(行向量,列向量)形式的输入
a1=np.array([1,2,3])
a3=np.array([[1],[2],[3]])
np.dot(a3,a1)
#array([14])
#ValueError: shapes (3,1) and (3,) not aligned: 1 (dim 1) != 3 (dim 0)
都是行向量,不行
b1=np.array([[1,2,3]])
b2=np.array([[1,2,3]])
np.dot(b1,b2)
#shapes (1,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)
都是列向量,触发广播机制
a1=np.array([[1,2,3]])
a3=np.array([[1],[2],[3]])
np.dot(a3,a1)
# array([[1, 2, 3],
# [2, 4, 6],
# [3, 6, 9]])
3.矩阵和向量乘法
1.对应位置相乘
如果单纯采用*的方式进行矩阵和向量乘法,那就是广播机制
矩阵+向量
A1=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
b1=np.array([1,2,3])
A1*b1 #broadcast together
# array([[ 1, 4, 9],
# [ 2, 6, 12]])
对应的向量如果是矩阵形式,结果相同
A2=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
b2=np.array([[1,2,3]])
A2*b2 #broadcast together
# array([[ 1, 4, 9],
# [ 2, 6, 12]])
相似的,如果维数对不上,不会触发广播机制
A3=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
b3=np.array([[1],[2],[3]])
A3*b3 #operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,1)
2.矩阵乘法
如果真正想要算矩阵*向量的矩阵乘法,要用np.dot
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
b4=np.array([1,2,3])
np.dot(A4,b4)#dot product
#array([14, 20])
列向量也有类似结果
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
b4=np.array([[1],[2],[3]])
np.dot(A4,b4)#dot product
# array([[14],
# [20]])
4.矩阵矩阵乘法:
1.直接相乘
同样,也是对应位置相乘
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
B4=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
A4*B4
# array([[ 1, 4, 9],
# [ 8, 15, 24]])
有广播机制
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
B4=np.array([[1,2,3]])
A4*B4
# array([[ 1, 4, 9],
# [ 2, 6, 12]])
2.np.dot:
需要第一个的列数和第二个的行数相对应
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
B4=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.dot(A4,B4.T)
# array([[14, 32],
# [20, 47]])
A5=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
B5=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
np.dot(A5,B5)
# array([[30, 36, 42],
# [42, 51, 60]])
对不上会报错
A4=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
B4=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.dot(A4,B4)
# shapes (2,3) and (2,3) not aligned: 3 (dim 1) != 2 (dim 0)